احصل على نتائج أفضل باستخدام استراتيجيات تنقية البيانات الصحيحة [+5 أدوات]

هل تتساءل عن كيفية الحصول على بيانات موثوقة ومتسقة لتحليلات البيانات؟ تنفيذ استراتيجيات تنقية البيانات هذه الآن!

يعتمد قرار عملك على رؤى تحليلات البيانات. وبالمثل ، تعتمد الرؤى المستمدة من مجموعات البيانات المدخلة على جودة بيانات المصدر. تعد مصادر البيانات منخفضة الجودة وغير الدقيقة والقمامة وغير المتسقة من التحديات الصعبة التي تواجه صناعة علوم البيانات وتحليلات البيانات.

ومن ثم ، توصل الخبراء إلى حلول بديلة. هذا الحل هو تطهير البيانات. إنه يحميك من اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات من شأنها أن تسبب ضررًا للأعمال التجارية بدلاً من تحسينها.

تابع القراءة لمعرفة أفضل استراتيجيات تنظيف البيانات التي يستخدمها علماء البيانات والمحللون الناجحون. استكشف أيضًا الأدوات التي يمكنها تقديم بيانات نظيفة لمشاريع علوم البيانات الفورية.

ما هو تطهير البيانات؟

جودة البيانات لها خمسة أبعاد. يُعرف تحديد الأخطاء وتصحيحها في بيانات الإدخال باتباع سياسات جودة البيانات بتنقية البيانات.

معلمات الجودة لهذا المعيار الخماسي الأبعاد هي:

# 1. الاكتمال

تضمن معلمة مراقبة الجودة هذه أن بيانات الإدخال تحتوي على جميع المعلمات المطلوبة ، والعناوين ، والصفوف ، والأعمدة ، والجداول ، وما إلى ذلك ، لمشروع علم البيانات.

# 2. دقة

مؤشر جودة البيانات الذي يشير إلى أن البيانات قريبة من القيمة الحقيقية لبيانات الإدخال. يمكن أن تكون البيانات ذات قيمة حقيقية عندما تتبع جميع المعايير الإحصائية للاستطلاعات أو إلغاء جمع البيانات.

# 3. صلاحية

علم بيانات المعلمة هذا أن البيانات تتوافق مع قواعد العمل التي قمت بإعدادها.

# 4. التوحيد

يؤكد التوحيد ما إذا كانت البيانات تحتوي على محتوى موحد أم لا. على سبيل المثال ، يجب أن تحتوي بيانات مسح استهلاك الطاقة في الولايات المتحدة على جميع الوحدات كنظام قياس إمبراطوري. إذا كنت تستخدم النظام المتري لمحتوى معين في نفس الاستطلاع ، فإن البيانات ليست موحدة.

# 5. التناسق

يضمن الاتساق أن قيم البيانات متسقة بين الجداول ونماذج البيانات ومجموعات البيانات. تحتاج أيضًا إلى مراقبة هذه المعلمة عن كثب عند نقل البيانات عبر الأنظمة.

باختصار ، قم بتطبيق عمليات مراقبة الجودة المذكورة أعلاه على مجموعات البيانات الأولية وتنظيف البيانات قبل إدخالها إلى أداة ذكاء الأعمال.

أهمية تنقية البيانات

تمامًا مثل هذا ، لا يمكنك تشغيل عملك الرقمي على خطة عرض نطاق ترددي ضعيفة للإنترنت ؛ لا يمكنك اتخاذ قرارات جيدة عندما تكون جودة البيانات غير مقبولة. إذا حاولت استخدام البيانات غير الصحيحة والخاطئة لاتخاذ قرارات العمل ، فسترى خسارة في الإيرادات أو عائدًا ضعيفًا على الاستثمار (ROI).

وفقًا لتقرير Gartner حول جودة البيانات الرديئة وعواقبها ، وجد مركز الأبحاث أن متوسط ​​الخسارة التي يواجهها النشاط التجاري هو 12.9 مليون دولار. هذا فقط لاتخاذ قرارات تعتمد على بيانات خاطئة ومزيفة وخطيرة.

يشير نفس التقرير إلى أن استخدام البيانات السيئة في جميع أنحاء الولايات المتحدة يكلف البلاد خسارة سنوية مذهلة قدرها 3 تريليونات دولار.

ستكون البصيرة النهائية بالتأكيد هراء إذا قمت بإطعام نظام ذكاء الأعمال ببيانات غير صحيحة.

لذلك ، يجب عليك تنظيف البيانات الأولية لتجنب الخسائر المالية واتخاذ قرارات عمل فعالة من مشاريع تحليل البيانات.

فوائد تطهير البيانات

# 1. تجنب الخسائر المالية

من خلال تطهير بيانات الإدخال ، يمكنك إنقاذ شركتك من الخسائر المالية التي قد تأتي كعقوبة لعدم الامتثال أو فقدان العملاء.

# 2. اتخذ قرارات صائبة

توفر البيانات عالية الجودة والقابلة للتنفيذ رؤى رائعة. تساعدك هذه الأفكار على اتخاذ قرارات تجارية متميزة بشأن تسويق المنتجات ، والمبيعات ، وإدارة المخزون ، والتسعير ، وما إلى ذلك.

# 3. اكسب ميزة على المنافس

إذا اخترت تطهير البيانات في وقت أبكر من منافسيك ، فستستمتع بفوائد أن تصبح محركًا سريعًا في مجالك.

# 4. اجعل المشروع فعالاً

تؤدي عملية تنقية البيانات المبسطة إلى زيادة مستوى الثقة لدى أعضاء الفريق. نظرًا لأنهم يعرفون أن البيانات موثوقة ، يمكنهم التركيز أكثر على تحليلات البيانات.

# 5. حفظ الموارد

يؤدي تنقية البيانات وتقليصها إلى تقليل حجم قاعدة البيانات الإجمالية. ومن ثم ، يمكنك مسح مساحة تخزين قاعدة البيانات عن طريق التخلص من البيانات المهملة.

استراتيجيات لتطهير البيانات

توحيد البيانات المرئية

ستحتوي مجموعة البيانات على أنواع عديدة من الأحرف مثل النصوص والأرقام والرموز وما إلى ذلك. تحتاج إلى تطبيق تنسيق الأحرف الكبيرة للنص على جميع النصوص. تأكد من أن الرموز في الترميز الصحيح ، مثل Unicode و ASCII وما إلى ذلك.

على سبيل المثال ، المصطلح المكتوب بحروف كبيرة "بيل" يعني اسم الشخص. على النقيض من ذلك ، تعني الفاتورة أو الفاتورة إيصالًا لمعاملة ؛ ومن ثم ، فإن التنسيق المناسب للأحرف الكبيرة أمر بالغ الأهمية.

قم بإزالة البيانات المنسوخة

البيانات المكررة تربك نظام BI. وبالتالي ، فإن النمط سيصبح منحرفًا. وبالتالي ، تحتاج إلى التخلص من الإدخالات المكررة من قاعدة بيانات الإدخال.

تأتي التكرارات عادةً من عمليات إدخال البيانات البشرية. إذا كان بإمكانك أتمتة عملية إدخال البيانات الأولية ، يمكنك القضاء على تكرار البيانات من الجذر.

إصلاح القيم المتطرفة غير المرغوب فيها

القيم المتطرفة هي نقاط بيانات غير معتادة لا تقع ضمن نمط البيانات ، كما هو موضح في الرسم البياني أعلاه. القيم المتطرفة الحقيقية على ما يرام لأنها تساعد علماء البيانات على اكتشاف عيوب المسح. ومع ذلك ، إذا كانت القيم المتطرفة ناتجة عن أخطاء بشرية ، فهذه مشكلة.

يجب عليك وضع مجموعات البيانات في مخططات أو رسوم بيانية للبحث عن القيم المتطرفة. إذا وجدت أي شيء ، فابحث عن المصدر. إذا كان المصدر خطأ بشريًا ، فقم بإزالة البيانات الخارجية.

التركيز على البيانات الهيكلية

غالبًا ما يتم العثور على الأخطاء وإصلاحها في مجموعات البيانات.

على سبيل المثال ، تحتوي مجموعة البيانات على عمود واحد من الدولار الأمريكي والعديد من أعمدة العملات الأخرى. إذا كانت بياناتك مخصصة لجمهور الولايات المتحدة ، فقم بتحويل العملات الأخرى إلى ما يعادلها بالدولار الأمريكي. ثم استبدل جميع العملات الأخرى بالدولار الأمريكي.

مسح البيانات الخاصة بك

يمكن أن تحتوي قاعدة البيانات الضخمة التي يتم تنزيلها من مستودع البيانات على آلاف الجداول. قد لا تحتاج إلى جميع الجداول الخاصة بمشروع علم البيانات الخاص بك.

ومن ثم ، بعد الحصول على قاعدة البيانات ، يجب عليك كتابة نص برمجي لتحديد جداول البيانات التي تحتاجها. بمجرد معرفة ذلك ، يمكنك حذف الجداول غير ذات الصلة وتقليل حجم مجموعة البيانات.

سيؤدي هذا في النهاية إلى اكتشاف أنماط البيانات بشكل أسرع.

قم بتنظيف البيانات الموجودة على السحابة

إذا كانت قاعدة البيانات الخاصة بك تستخدم أسلوب المخطط عند الكتابة ، فستحتاج إلى تحويله إلى مخطط عند القراءة. سيؤدي ذلك إلى تمكين تطهير البيانات مباشرة على التخزين السحابي واستخراج البيانات المنسقة والمنظمة والجاهزة للتحليل.

ترجمة اللغات الأجنبية

إذا قمت بإجراء استطلاع في جميع أنحاء العالم ، فيمكنك توقع اللغات الأجنبية في البيانات الأولية. يجب عليك ترجمة الصفوف والأعمدة التي تحتوي على لغات أجنبية إلى اللغة الإنجليزية أو أي لغة أخرى تفضلها. يمكنك استخدام أدوات الترجمة بمساعدة الكمبيوتر (CAT) لهذا الغرض.

تطهير البيانات خطوة بخطوة

# 1. حدد موقع حقول البيانات الحرجة

يحتوي مستودع البيانات على تيرابايت من قواعد البيانات. يمكن أن تحتوي كل قاعدة بيانات على بضعة إلى آلاف من أعمدة البيانات. الآن ، أنت بحاجة إلى إلقاء نظرة على هدف المشروع واستخراج البيانات من قواعد البيانات هذه وفقًا لذلك.

إذا كان مشروعك يدرس اتجاهات التسوق في التجارة الإلكترونية للمقيمين في الولايات المتحدة ، فإن جمع البيانات عن متاجر البيع بالتجزئة غير المتصلة بالإنترنت في نفس المصنف لن يجدي نفعا.

# 2. تنظيم البيانات

بمجرد تحديد موقع حقول البيانات المهمة ، ورؤوس الأعمدة ، والجداول ، وما إلى ذلك ، من قاعدة بيانات ، قم بجمعها بطريقة منظمة.

# 3. امسح التكرارات

ستحتوي البيانات الأولية التي يتم جمعها من مستودعات البيانات دائمًا على إدخالات مكررة. تحتاج إلى تحديد وحذف تلك النسخ المتماثلة.

# 4. التخلص من القيم الفارغة والمسافات

قد لا تحتوي بعض رؤوس الأعمدة وحقل البيانات المقابل لها على قيم. تحتاج إلى التخلص من رؤوس الأعمدة / الحقول أو استبدال القيم الفارغة بأخرى أبجدية رقمية صحيحة.

# 5. قم بإجراء تنسيق دقيق

قد تحتوي مجموعات البيانات على مسافات ورموز وأحرف غير ضرورية ، وما إلى ذلك. تحتاج إلى تنسيق هذه باستخدام الصيغ بحيث تبدو مجموعة البيانات الإجمالية موحدة في حجم الخلية وامتدادها.

# 6. توحيد العملية

تحتاج إلى إنشاء SOP يمكن لأعضاء فريق علوم البيانات اتباعه والقيام بواجبهم أثناء عملية تطهير البيانات. يجب أن يتضمن ما يلي:

• تواتر جمع البيانات الخام
• مشرف تخزين البيانات الخام وصيانتها
• تردد التطهير
• تخزين البيانات النظيفة ومشرف الصيانة

أدوات تنظيف البيانات

فيما يلي بعض أدوات تنظيف البيانات الشائعة التي يمكن أن تساعدك في مشاريع علوم البيانات الخاصة بك:

وينبيور

إذا كنت تبحث عن تطبيق يتيح لك تنظيف البيانات وتنظيفها بدقة وبسرعة ، فإن WinPure هو حل موثوق. توفر هذه الأداة الرائدة في الصناعة مرفقًا لتنقية البيانات على مستوى المؤسسة بسرعة ودقة لا مثيل لهما.

نظرًا لأنه مصمم لخدمة المستخدمين الأفراد والشركات ، يمكن لأي شخص استخدامه دون صعوبة. يستخدم البرنامج ميزة إنشاء ملفات تعريف البيانات المتقدمة لتحليل أنواع وتنسيقات وسلامة وقيمة البيانات لفحص الجودة. يختار محرك مطابقة البيانات القوي والذكي الخاص به التطابقات المثالية مع الحد الأدنى من التطابقات الخاطئة.

بصرف النظر عن الميزات المذكورة أعلاه ، يوفر WinPure أيضًا صورًا مذهلة لجميع البيانات ومطابقات المجموعة وغير المطابقة.

كما أنها تعمل كأداة دمج تضم السجلات المكررة لإنشاء سجل رئيسي يمكنه الاحتفاظ بجميع القيم الحالية. علاوة على ذلك ، يمكنك استخدام هذه الأداة لتحديد قواعد اختيار السجل الرئيسي وإزالة جميع السجلات على الفور.

OpenRefine

OpenRefine هي أداة مجانية ومفتوحة المصدر تساعدك على تحويل بياناتك الفوضوية إلى تنسيق نظيف يمكن استخدامه لخدمات الويب. يستخدم أوجه لتنظيف مجموعات البيانات الكبيرة ويعمل على طرق عرض مجموعة البيانات المصفاة.

بمساعدة الاستدلال الفعال ، يمكن للأداة دمج القيم المتشابهة للتخلص من جميع التناقضات. يقدم خدمات التسوية حتى يتمكن المستخدمون من مطابقة مجموعات البيانات الخاصة بهم مع قواعد البيانات الخارجية. بالإضافة إلى ذلك ، فإن استخدام هذه الأداة يعني أنه يمكنك العودة إلى إصدار مجموعة البيانات الأقدم إذا لزم الأمر.

أيضًا ، يمكن للمستخدمين إعادة تشغيل محفوظات العملية على إصدار محدث. إذا كنت قلقًا بشأن أمان البيانات ، فإن OpenRefine هو الخيار المناسب لك. يقوم بتنظيف بياناتك على جهازك ، لذلك لا يوجد ترحيل للبيانات إلى السحابة لهذا الغرض.

سحابة مصمم Trifacta

بينما يمكن أن يكون تنظيف البيانات معقدًا ، فإن Trifacta Designer Cloud يسهل عليك ذلك. يستخدم نهجًا جديدًا لإعداد البيانات لتنقية البيانات بحيث يمكن للمؤسسات الحصول على أقصى قيمة منها.

تتيح واجهته سهلة الاستخدام للمستخدمين غير التقنيين تنظيف البيانات وفركها لتحليلها بشكل متطور. الآن ، يمكن للشركات أن تفعل المزيد باستخدام بياناتها من خلال الاستفادة من الاقتراحات الذكية المدعومة من ML لـ Trifacta Designer Cloud.

علاوة على ذلك ، سيحتاجون إلى استثمار وقت أقل في هذه العملية مع الاضطرار إلى التعامل مع عدد أقل من الأخطاء. يتطلب منك استخدام موارد مخفضة للاستفادة بشكل أكبر من التحليل.

كلودينغو

هل أنت مستخدم Salesforce قلق بشأن جودة البيانات التي تم جمعها؟ استخدم Cloudingo لتنظيف بيانات العميل والحصول على البيانات الضرورية فقط. يجعل هذا التطبيق إدارة بيانات العملاء أمرًا سهلاً من خلال ميزات مثل إلغاء البيانات المكررة والاستيراد والترحيل.

هنا ، يمكنك التحكم في دمج السجلات باستخدام عوامل التصفية والقواعد القابلة للتخصيص وتوحيد البيانات. احذف البيانات غير المفيدة وغير النشطة ، وقم بتحديث نقاط البيانات المفقودة ، وتأكد من الدقة في عناوين البريد الأمريكية.

أيضًا ، يمكن للشركات جدولة Cloudingo لإزالة البيانات المكررة تلقائيًا حتى تتمكن دائمًا من الوصول إلى البيانات النظيفة. تعد المحافظة على مزامنة البيانات مع Salesforce ميزة أخرى مهمة لهذه الأداة. باستخدامه ، يمكنك حتى مقارنة بيانات Salesforce بالمعلومات المخزنة في جدول بيانات.

ZoomInfo

ZoomInfo هو مزود حلول تنظيف البيانات الذي يساهم في إنتاجية وفعالية فريقك. يمكن للشركات تحقيق المزيد من الربحية حيث يوفر هذا البرنامج بيانات خالية من النسخ إلى CRM و MATs للشركة.

إنه يزيل تعقيد إدارة جودة البيانات عن طريق إزالة جميع البيانات المكررة المكلفة. يمكن للمستخدمين أيضًا تأمين محيط CRM و MAT باستخدام ZoomInfo. يمكنه تنظيف البيانات في غضون دقائق من خلال إلغاء البيانات المكررة والمطابقة والتطبيع تلقائيًا.

يمكن لمستخدمي هذا التطبيق الاستمتاع بالمرونة والتحكم في معايير المطابقة والنتائج المدمجة. يساعدك على بناء نظام تخزين بيانات فعال من حيث التكلفة من خلال توحيد أي نوع من البيانات.

الكلمات الأخيرة

يجب أن تكون مهتمًا بجودة بيانات الإدخال في مشاريع علوم البيانات الخاصة بك. إنها الخلاصة الأساسية للمشروعات الكبيرة مثل التعلم الآلي (ML) ، والشبكات العصبية للأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي ، وما إلى ذلك. إذا كانت الخلاصة معيبة ، فكر في النتيجة التي ستحققها مثل هذه المشاريع.

ومن ثم ، تحتاج مؤسستك إلى اعتماد إستراتيجية مثبتة لتطهير البيانات وتنفيذ ذلك كإجراء تشغيل قياسي (SOP). وبالتالي ، ستتحسن جودة البيانات المدخلة أيضًا.

إذا كنت مشغولاً بما يكفي بالمشاريع والتسويق والمبيعات ، فمن الأفضل ترك جزء تنظيف البيانات للخبراء. يمكن أن يكون الخبير أيًا من أدوات تطهير البيانات المذكورة أعلاه.

قد تكون مهتمًا أيضًا بمخطط مخطط الخدمة لتنفيذ استراتيجيات تنظيف البيانات دون عناء.